人工智能與作物生產(chǎn)深度融合關鍵技術研究

定　價：￥48.00

作　者：	譚峰，田芳明，張東杰
出版社：	哈爾濱工程大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787566130068	出版時間：	2021-03-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	237	字數(shù)：

內容簡介

　　《人工智能與作物生產(chǎn)深度融合關鍵技術研究》以作物生產(chǎn)為切入點，以人工智能與作物生產(chǎn)深度融合技術為主線，簡要闡述了農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)采集與控制、數(shù)據(jù)存儲、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)人工智能算法和系統(tǒng)集成方法?！度斯ぶ悄芘c作物生產(chǎn)深度融合關鍵技術研究》首先對人工智能與作物生產(chǎn)深度融合算法理論基礎進行了介紹；其次，具體闡述了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)采集方法，包括棚室生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)與植物電信號數(shù)據(jù)采集的硬件和軟件設計方法；再次，重點介紹了人工智能技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面的應用，主要涵蓋了基于人工智能算法的水稻生長階段優(yōu)劣長勢判別、基于人工智能算法的水稻病害短期分級預警系統(tǒng)、基于人工智能算法的作物圖像種類自動識別、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的水稻病害識別方法、基于圖像的稻花香水稻種子鑒別方法。《人工智能與作物生產(chǎn)深度融合關鍵技術研究》是基礎理論和作物生產(chǎn)實踐相結合的產(chǎn)物，旨在將人工智能技術與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)深度融合，以達到進一步指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的目的?！度斯ぶ悄芘c作物生產(chǎn)深度融合關鍵技術研究》可作為農(nóng)業(yè)院校師生和農(nóng)業(yè)技術人員的參考用書。

作者簡介

暫缺《人工智能與作物生產(chǎn)深度融合關鍵技術研究》作者簡介

圖書目錄

第1章人工智能與作物生產(chǎn)深度融合算法理論基礎
1．1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
1．2 模糊推理算法
1．3 粒子群算法
1．4 主成分分析法
第2章棚室生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)獲取與智能控制
2．1 系統(tǒng)采用的關鍵技術
2．2 系統(tǒng)總體設計
2．3 棚室環(huán)境監(jiān)控終端的設計與開發(fā)
2．4 云平臺的設計與構建
第3章植物電信號檢測裝備的研究與應用
3．1 植物電信號檢測裝備設計
3．2 植物電信號檢測裝備可用性分析
3．3 植物電信號分析方法研究
3．4 外界環(huán)境變化下植物電信號采集與分析
第4章基于人工智能算法的水稻生長階段優(yōu)劣長勢判別
4．1 水稻長勢圖像采集與數(shù)據(jù)集建立
4．2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的水稻長勢模型構建
4．3 基于粒子群算法的水稻長勢卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的優(yōu)化
4．4 對比分析
第5章基于人工智能算法的水稻病害短期分級預警系統(tǒng)
5．1 水稻病害預警的依據(jù)和條件
5．2 降雨量與空氣相對濕度的相關性分析
5．3 水稻病害預警主要氣象因子的選取
5．4 基于物聯(lián)網(wǎng)的氣象數(shù)據(jù)獲取方法的研究
5．5 水稻病害短期分級預警模型的設計與仿真
5．6 水稻病害短期分級預警系統(tǒng)的開發(fā)與應用
第6章基于人工智能算法的作物圖像種類自動識別
6．1 作物圖像采集及預處理方法研究
6．2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的作物圖像識別模型
6．3 作物圖像種類識別的MatlabGUI設計
第7章基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的水稻病害識別方法
7．1 水稻病害圖像預處理及病害數(shù)據(jù)庫建立
7．2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的水稻病害識別模型
7．3 水稻病害識別平臺的實現(xiàn)
第8章基于圖像的稻花香水稻種子鑒別方法
8．1 水稻種子的圖像采集及預處理
8．2 水稻種子形態(tài)特征的提取
8．3 基于主成分分析法的水稻種子分類方法研究
8．4 基于水稻種子圖像識別軟件的應用
參考文獻